Linux虚拟内存管理方法是什么
本篇内容介绍了“Linux虚拟内存管理方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
坚守“ 做人真诚 · 做事靠谱 · 口碑至上 · 高效敬业 ”的价值观，专业网站建设服务10余年为成都水处理设备小微创业公司专业提供成都企业网站定制营销网站建设商城网站建设手机网站建设小程序网站建设网站改版，从内容策划、视觉设计、底层架构、网页布局、功能开发迭代于一体的高端网站建设服务。
五.free 的内存真的释放了吗（还给 OS ） ?
前面所有例子都有一个很严重的问题，就是分配的内存都没有释放，即导致内存泄露。原则上所有 malloc/new 分配的内存，都需 free/delete 来释放。但是， free 了的内存真的释放了吗？
要说清楚这个问题，可通过下面例子来说明。
初始状态：如图 (1) 所示，系统已分配 ABCD 四块内存，其中 ABD 在堆内分配， C 使用 mmap 分配。为简单起见，图中忽略了如共享库等文件映射区域的地址空间。
E=malloc(100k) ：分配 100k 内存，小于 128k ，从堆内分配，堆内剩余空间不足，扩展堆顶 (brk) 指针。
free(A) ：释放 A 的内存，在 glibc 中，仅仅是标记为可用，形成一个内存空洞 ( 碎片 ) ，并没有真正释放。如果此时需要分配 40k 以内的空间，可重用此空间，剩余空间形成新的小碎片。
free(C) ： C 空间大于 128K ，使用 mmap 分配，如果释放 C ，会调用 munmap 系统调用来释放，并会真正释放该空间，还给 OS ，如图 (4) 所示。
free(D) ：与释放 A 类似，释放 D 同样会导致一个空洞，获得空闲空间，但并不会还给 OS 。此时，空闲总空间为 100K ，但由于虚拟地址不连续，无法合并，空闲空间无法满足大于 60k 的分配请求。
free(E) ：释放 E ，由于与 D 连续，两者将进行合并，得到 160k 连续空闲空间。同时 E 是最靠近堆顶的空间， glibc 的 free 实现中，只要堆顶附近释放总空间（包括合并的空间）超过 128k ，即会调用 sbrk(-SIZE) 来回溯堆顶指针，将原堆顶空间还给 OS ，如图 (6) 所示。而堆内的空闲空间还是不会归还 OS 的。
由此可见：
malloc 使用 mmap 分配的内存 ( 大于 128k) ， free 会调用 munmap 系统调用马上还给 OS ，实现真正释放。
堆内的内存，只有释放堆顶的空间，同时堆顶总连续空闲空间大于 128k 才使用 sbrk(-SIZE) 回收内存，真正归还 OS 。
堆内的空闲空间，是不会归还给 OS 的。
六. 程序代码中 malloc 的内存都有相应的 free ，就不会出现内存泄露了吗？
狭义上的内存泄露是指 malloc 的内存，没有 free ，导致内存浪费，直到程序结束。而广义上的内存泄露就是进程使用内存量不断增加，或大大超出系统原设计的上限。
上一节说到， free 了的内存并不会马上归还 OS ，并且堆内的空洞（碎片）更是很难真正释放，除非空洞成为了新的堆顶。所以，如上一例子情况 (5) ，释放了 40k 和 60k 两片内存，但如果此时需要申请大于 60k （如 70k ），没有可用碎片，必须向 OS 申请，实际使用内存仍然增大。
因此，随着系统频繁地 malloc 和 free ，尤其对于小块内存，堆内将产生越来越多不可用的碎片，导致“内存泄露”。而这种“泄露”现象使用 valgrind 是无法检测出来的。
下图是 MySQL 存在大量分区表时的内存使用情况 (RSS 和 VSZ) ，疑似“内存泄露”。
因此，当我们写程序时，不能完全依赖 glibc 的 malloc 和 free 的实现。更好方式是建立属于进程的内存池，即一次分配 (malloc) 大块内存，小内存从内存池中获得，当进程结束或该块内存不可用时，一次释放 (free) ，可大大减少碎片的产生。
七. 既然堆内内存不能直接释放，为什么不全部使用 mmap 来分配？
由于堆内碎片不能直接释放，而问题 5 中说到 mmap 分配的内存可以会通过 munmap 进行 free ，实现真正释放。既然堆内碎片不能直接释放，导致疑似“内存泄露”问题，为什么 malloc 不全部使用 mmap 来实现呢？而仅仅对于大于 128k 的大块内存才使用 mmap ？
其实，进程向 OS 申请和释放地址空间的接口 sbrk/mmap/munmap 都是系统调用，频繁调用系统调用都比较消耗系统资源的。并且， mmap 申请的内存被 munmap 后，重新申请会产生更多的缺页中断。例如使用 mmap 分配 1M 空间，第一次调用产生了大量缺页中断 (1M/4K 次 ) ，当 munmap 后再次分配 1M 空间，会再次产生大量缺页中断。缺页中断是内核行为，会导致内核态 CPU 消耗较大。另外，如果使用 mmap 分配小内存，会导致地址空间的分片更多，内核的管理负担更大。
而堆是一个连续空间，并且堆内碎片由于没有归还 OS ，如果可重用碎片，再次访问该内存很可能不需产生任何系统调用和缺页中断，这将大大降低 CPU 的消耗。
因此， glibc 的 malloc 实现中，充分考虑了 sbrk 和 mmap 行为上的差异及优缺点，默认分配大块内存 (128k) 才使用 mmap 获得地址空间，也可通过 mallopt(M_MMAP_THRESHOLD, 来修改这个临界值。
八. 如何查看进程的缺页中断信息？
可通过以下命令查看缺页中断信息
ps -o majflt,minflt -Cps -o majflt,minflt -p
其中， majflt 代表 major fault ，指大错误， minflt 代表 minor fault ，指小错误。这两个数值表示一个进程自启动以来所发生的缺页中断的次数。其中 majflt 与 minflt 的不同是， majflt 表示需要读写磁盘，可能是内存对应页面在磁盘中需要 load 到物理内存中，也可能是此时物理内存不足，需要淘汰部分物理页面至磁盘中。
例如，下面是 mysqld 的一个例子。
mysql@ TLOG_590_591:~> ps -o majflt,minflt -C mysqld MAJFLT MINFLT 144856 15296294
如果进程的内核态 CPU 使用过多，其中一个原因就可能是单位时间的缺页中断次数多个，可通过以上命令来查看。
如果 MAJFLT 过大，很可能是内存不足。
如果 MINFLT 过大，很可能是频繁分配 / 释放大块内存 (128k) ， malloc 使用 mmap 来分配。对于这种情况，可通过 mallopt(M_MMAP_THRESHOLD, 增大临界值，或程序实现内存池。
九. 如何查看堆内内存的碎片情况？
glibc 提供了以下结构和接口来查看堆内内存和 mmap 的使用情况。
struct mallinfo {
int arena; /* non-mmapped space allocated from system */
int ordblks; /* number of free chunks */
int smblks; /* number of fastbin blocks */
int hblks; /* number of mmapped regions */
int hblkhd; /* space in mmapped regions */
int usmblks; /* maximum total allocated space */
int fsmblks; /* space available in freed fastbin blocks */
int uordblks; /* total allocated space */
int fordblks; /* total free space */
int keepcost; /* top-most, releasable (via malloc_trim) space */
};
/* 返回 heap(main_arena) 的内存使用情况，以 mallinfo 结构返回 */
struct mallinfo mallinfo();
/* 将 heap 和 mmap 的使用情况输出到 stderr */
void malloc_stats();可通过以下例子来验证 mallinfo 和 malloc_stats 输出结果。
#include#include #include #include #include #include size_t heap_malloc_total, heap_free_total, mmap_total, mmap_count; void print_info() { struct mallinfo mi = mallinfo(); printf("count by itself:\n"); printf("\theap_malloc_total=%lu heap_free_total=%lu heap_in_use=%lu\n\ \tmmap_total=%lu mmap_count=%lu\n", heap_malloc_total*1024, heap_free_total*1024, heap_malloc_total*1024 - heap_free_total*1024, mmap_total*1024, mmap_count); printf("count by mallinfo:\n"); printf("\theap_malloc_total=%lu heap_free_total=%lu heap_in_use=%lu\n\ \tmmap_total=%lu mmap_count=%lu\n", mi.arena, mi.fordblks, mi.uordblks, mi.hblkhd, mi.hblks); printf("from malloc_stats:\n"); malloc_stats(); } #define ARRAY_SIZE 200 int main(int argc, char** argv) { char** ptr_arr[ARRAY_SIZE]; int i; for( i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) { ptr_arr[i] = malloc(i * 1024); if ( i < 128) heap_malloc_total += i; else { mmap_total += i; mmap_count++; } } print_info(); for( i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) { if ( i % 2 == 0) continue; free(ptr_arr[i]); if ( i < 128) heap_free_total += i; else { mmap_total -= i; mmap_count--; } } printf("\nafter free\n"); print_info(); return 1; }
该例子第一个循环为指针数组每个成员分配索引位置 (KB) 大小的内存块，并通过 128 为分界分别对 heap 和 mmap 内存分配情况进行计数；第二个循环是 free 索引下标为奇数的项，同时更新计数情况。通过程序的计数与 mallinfo/malloc_stats 接口得到结果进行对比，并通过 print_info 打印到终端。
下面是一个执行结果：
count by itself: heap_malloc_total=8323072 heap_free_total=0 heap_in_use=8323072 mmap_total=12054528 mmap_count=72 count by mallinfo: heap_malloc_total=8327168 heap_free_total=2032 heap_in_use=8325136 mmap_total=12238848 mmap_count=72 from malloc_stats: Arena 0: system bytes = 8327168 in use bytes = 8325136 Total (incl. mmap): system bytes = 20566016 in use bytes = 20563984 max mmap regions = 72 max mmap bytes = 12238848 after free count by itself: heap_malloc_total=8323072 heap_free_total=4194304 heap_in_use=4128768 mmap_total=6008832 mmap_count=36 count by mallinfo: heap_malloc_total=8327168 heap_free_total=4197360 heap_in_use=4129808 mmap_total=6119424 mmap_count=36 from malloc_stats: Arena 0: system bytes = 8327168 in use bytes = 4129808 Total (incl. mmap): system bytes = 14446592 in use bytes = 10249232 max mmap regions = 72 max mmap bytes = 12238848
由上可知，程序统计和 mallinfo 得到的信息基本吻合，其中 heap_free_total 表示堆内已释放的内存碎片总和。
如果想知道堆内片究竟有多碎 ，可通过 mallinfo 结构中的 fsmblks 、 smblks 、 ordblks 值得到，这些值表示不同大小区间的碎片总个数，这些区间分别是 0~80 字节， 80~512 字节， 512~128k 。如果 fsmblks 、 smblks 的值过大，那碎片问题可能比较严重了。
不过， mallinfo 结构有一个很致命的问题，就是其成员定义全部都是 int ，在 64 位环境中，其结构中的 uordblks/fordblks/arena/usmblks 很容易就会导致溢出，应该是历史遗留问题，使用时要注意！
十. 除了 glibc 的 malloc/free ，还有其他第三方实现吗？
其实，很多人开始诟病 glibc 内存管理的实现，就是在高并发性能低下和内存碎片化问题都比较严重，因此，陆续出现一些第三方工具来替换 glibc 的实现，最著名的当属 google 的 tcmalloc 和 facebook 的 jemalloc 。
“Linux虚拟内存管理方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
当前题目：Linux虚拟内存管理方法是什么
浏览地址：http://mswzjz.cn/article/poijjo.html